Contexte
Objectif
Ambition : proposer un cadre de vie dans lequel les
flux cyclistes sont sécurisés et des moyens sont mis en oeuvre pour
systématiquement réduire l’occurrence d’accidents impliquant des
cyclistes
Analyse a posteriori : Identifier les zones
accidentogènes d’un territoire pour les cyclistes à travers l’analyse
des flux et des caractéristiques des lieux d’accident
Analyse a priori : identifier les zones susceptibles
de présenter des caractéristiques accidentogènes sur la base de
l’analyse a posteriori
Reproductibilité : Proposer un modèle d’analyse
générique pour permettre de réaliser l’évaluation d’un territoire par
une collectivité, une association ou des usagers avertis avec comme
objectif de proposer des évolutions de la voirie susceptible de réduire
l’accidentologie
Besoins
T1 - Définir les caractéristiques types des zones
accidentogènes à travers l’analyse fine de la voirie, des flux, de la
météo et de toutes propriétés discriminantes
T2 - Identifier les zones d’un territoire
géographique susceptible de présenter des critères accidentogènes sur la
base de ces critères
Data > Produire un module d’analyse open-source,
documenté et partagé pour les zones accidentogènes.
Communication > Promouvoir le modèle d’analyse à
travers un site internet, un github et des outils de communication à
destination des cibles identifiés
Cibles
1- Les collectivités pour les aider à prioriser les
investissements dans les équipements de sécurisation de voirie des flux
cyclistes sur leurs territoires.
2- Les associations de cyclistes pour analyser les
territoires et appuyer leurs plaidoyers pour demander des évolutions des
pratiques des collectivités
3- Les fournisseurs de service d’itinéraires
cyclistes pour intégrer le contournement de zones identifiables comme
plus accidentogènes dans leurs calculs
Les données
Analyse et
cartographie de l’offre cyclable
Individu: Aménagement cyclable
n = 2292
Variables:
le “d” signifie à droite, le ”g” signifie à gauche
ame_d = type d’aménagement (variable qualitative
nominale)
regime_d = lieu du type d’aménagement (var quali nomi)
sens_d = sens de l’aménagement (var quali nomi)
statut_d = le statut de l’aménagement (var quali nomi)
revet_d = la matière de l’aménagement (var quali nomi)
data_maj = la date à laquelle l’aménagement a été crée (var quali
nomi)
trafic_vit = la limitation de vitesse de la route à côté de la
piste cyclable (var quanti discrète)
local_d = où se trouve l’aménagement par rapport à la route (var
quali nomi)
lumiere = si l’aménagement est allumé (TRUE) ou pas (FALSE) (var
qualitative nominale)
largeur = la largeur de l’aménagement (var quanti
discrète)
geometry = la ligne correspondant à l’aménagement
Graphique du nombre
d’accidents de vélo en fonction de la limitation de vitesse

On se rend compte qu’il y a plus d’accidents en vélo lorsque la
limitation de vitesse est de 50.
Remarque: j’enlève la ligne 532 car il y a un -1 dans la colonne des
limitations des vitesses et ce -1 s’affiche donc dans mon histogramme.
Etant donné que je n’arrive pas à enlever ce -1 avec un replace (R ne
voit pas ce -1 comme étant un -1 dans la table), j’ai donc décidé de le
faire manuellement en regardant à quelle ligne il se situait et
l’enlever.
Maintenant, on va
essayer de voir comment obtenir les infos sur les tampons afin d’avoir
plus d’informations sur ce qu’il y a autour de chaque accident
Je n’ai pas réussi à le faire malgré de nombreuses tentatives mais
par la suite, nous verrons que nous possédons déjà ces informations dans
une autre table.
Analyse de la
correlation entre les accidents de vélo et les variables de la table
usagers
## [1] 548
Avec “length(unique(merged_usager$Num_Acc))”, on se rend compte que
cette table merged_usager contient tous les accidents, et pour chaque
accident on a au minimum 1 individu en vélo impliqué. Les autres
individus peuvent être en voiture, en transport en commun ou bien à
pied.
Variable
trajet
Description des
modalité:
-1 = Non renseigné
0 = Non renseigné
1 = Domicile – travail
2 = Domicile – école
3 = Courses – achats
4 = Utilisation professionnelle
5 = Promenade – loisirs
9 = Autre
Graphique sur le
nombre d’accidents impliquant un vélo en fonction du motif du
trajet:

On se rend compte que les accidents impliquant un vélo se déroule
souvent lors de loisirs ou de promenade.
Graphique sur le
nombre d’accidents impliquant un vélo en fonction du motif du trajet et
de l’heure de l’accident:

Variable Locp
Description des
modalités:
Localisation du piéton :
-1 – Non renseigné
0 – Sans objet
Sur chaussée :
Sur passage piéton :
Divers :
5 – Sur trottoir
6 – Sur accotement
7 – Sur refuge ou BAU
8 – Sur contre allée
9 – Inconnue
Affichage du
nombre d’occurences de chaque modalité:
##
## -1 0 1 2 3 4 5 8 9
## 75 950 1 6 3 5 6 1 2
La plupart des localisations des piétons sont “sans objet”, ce n’est
donc pas très utile d’en tirer de l’information.